AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateLastAnomalyAsync Método

Definición

Espacio de nombres:

Azure.AI.AnomalyDetector

Ensamblado:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paquete:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Sobrecargas

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken)	Detecte anomalías en el último punto del cuerpo de la solicitud.
DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, RequestContent, RequestContext)	[Método Protocol] Detectar anomalías en el último punto del cuerpo de la solicitud Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados. Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

Detecte anomalías en el último punto del cuerpo de la solicitud.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>> DetectMultivariateLastAnomalyAsync (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>>
override this.DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateLastDetectionResult>>

Public Overridable Function DetectMultivariateLastAnomalyAsync (modelId As String, options As MultivariateLastDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of MultivariateLastDetectionResult))

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

options

MultivariateLastDetectionOptions

Solicitud de la última detección.

cancellationToken

CancellationToken

Token de cancelación que se va a usar.

Devoluciones

Task<Response<MultivariateLastDetectionResult>>

Excepciones

ArgumentNullException

modelId o options es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateLastAnomalyAsync con parámetros necesarios.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var options = new MultivariateLastDetectionOptions(new VariableValues[] 
{
    new VariableValues("<variable>", new string[] 
{
        "<null>"
    }, new float[] 
{
        3.14f
    })
})
{
    TopContributorCount = 1234,
};
var result = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", options);

Comentarios

Envíe una tarea de detección de anomalías multivariante con el valor modelId de un modelo entrenado y datos de inferencia. Los datos de inferencia deben colocarse en el cuerpo de la solicitud en formato JSON. La solicitud finalizará de forma sincrónica y devolverá la detección inmediatamente en el cuerpo de la respuesta.

DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, RequestContent, RequestContext)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

[Método Protocol] Detectar anomalías en el último punto del cuerpo de la solicitud

• Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados.
• Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más DetectMultivariateLastAnomalyAsync(String, MultivariateLastDetectionOptions, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> DetectMultivariateLastAnomalyAsync (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.DetectMultivariateLastAnomalyAsync : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>

Public Overridable Function DetectMultivariateLastAnomalyAsync (modelId As String, content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of Response)

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

content

RequestContent

Contenido que se va a enviar como el cuerpo de la solicitud.

context

RequestContext

Contexto de solicitud, que puede invalidar los comportamientos predeterminados de la canalización de cliente por llamada.

Devoluciones

Task<Response>

Respuesta devuelta por el servicio.

Excepciones

ArgumentNullException

modelId o content es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.

RequestFailedException

El servicio devolvió un código de estado no correcto.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateLastAnomalyAsync con los parámetros necesarios y el contenido de la solicitud, y cómo analizar el resultado.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    variables = new[] {
        new {
            variable = "<variable>",
            timestamps = new[] {
                "<String>"
            },
            values = new[] {
                123.45f
            },
        }
    },
};

Response response = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", RequestContent.Create(data));

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.ToString());

En este ejemplo se muestra cómo llamar a DetectMultivariateLastAnomalyAsync con todos los parámetros y solicitar contenido, y cómo analizar el resultado.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    variables = new[] {
        new {
            variable = "<variable>",
            timestamps = new[] {
                "<String>"
            },
            values = new[] {
                123.45f
            },
        }
    },
    topContributorCount = 1234,
};

Response response = await client.DetectMultivariateLastAnomalyAsync("<modelId>", RequestContent.Create(data), new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("timestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("isAnomaly").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("severity").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("score").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("contributionScore").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("correlationChanges").GetProperty("changedVariables")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());

Comentarios

Envíe una tarea de detección de anomalías multivariante con el modelId de los datos de inferencia y modelo entrenados, y los datos de inferencia deben colocarse en el cuerpo de la solicitud en un formato JSON. La solicitud se completará de forma sincrónica y devolverá la detección inmediatamente en el cuerpo de la respuesta.

A continuación se muestra el esquema JSON para las cargas de solicitud y respuesta.

Cuerpo de la solicitud:

Esquema para MultivariateLastDetectionOptions:

{
  variables: [
    {
      variable: string, # Required.
      timestamps: [string], # Required.
      values: [number], # Required.
    }
  ], # Required.
  topContributorCount: number, # Required.
}

Cuerpo de la respuesta:

Esquema para MultivariateLastDetectionResult:

{
  variableStates: [
    {
      variable: string, # Optional.
      filledNARatio: number, # Optional.
      effectiveCount: number, # Optional.
      firstTimestamp: string (date & time), # Optional.
      lastTimestamp: string (date & time), # Optional.
    }
  ], # Optional.
  results: [AnomalyState], # Optional.
}